Wil je zeker zijn dat je cadeautjes op tijd onder de kerstboom liggen? Onze winkels ontvangen jou met open armen. Nu met extra openingsuren op zondag!
  • Afhalen na 1 uur in een winkel met voorraad
  • Gratis thuislevering in België vanaf € 30
  • Ruim aanbod met 7 miljoen producten
Wil je zeker zijn dat je cadeautjes op tijd onder de kerstboom liggen? Onze winkels ontvangen jou met open armen. Nu met extra openingsuren op zondag!
  • Afhalen na 1 uur in een winkel met voorraad
  • Gratis thuislevering in België vanaf € 30
  • Ruim aanbod met 7 miljoen producten

Text Analytics with Python

A Practitioner's Guide to Natural Language Processing

Dipanjan Sarkar
Paperback | Engels
€ 65,95
+ 131 punten
Levering 1 à 2 weken
Eenvoudig bestellen
Veilig betalen
Gratis thuislevering vanaf € 30 (via bpost)
Gratis levering in je Standaard Boekhandel

Omschrijving

Leverage Natural Language Processing (NLP) in Python and learn how to set up your own robust environment for performing text analytics. This second edition has gone through a major revamp and introduces several significant changes and new topics based on the recent trends in NLP.

You'll see how to use the latest state-of-the-art frameworks in NLP, coupled with machine learning and deep learning models for supervised sentiment analysis powered by Python to solve actual case studies. Start by reviewing Python for NLP fundamentals on strings and text data and move on to engineering representation methods for text data, including both traditional statistical models and newer deep learning-based embedding models. Improved techniques and new methods around parsing and processing text are discussed as well.

Text summarization and topic models have been overhauled so the book showcases how to build, tune, and interpret topic models in the context of an interest dataset on NIPS conference papers. Additionally, the book covers text similarity techniques with a real-world example of movie recommenders, along with sentiment analysis using supervised and unsupervised techniques.

There is also a chapter dedicated to semantic analysis where you'll see how to build your own named entity recognition (NER) system from scratch. While the overall structure of the book remains the same, the entire code base, modules, and chapters has been updated to the latest Python 3.x release.


What You'll Learn

- Understand NLP and text syntax, semantics and structure- Discover text cleaning and feature engineering- Review text classification and text clustering - Assess text summarization and topic models- Study deep learning for NLP
Who This Book Is For
IT professionals, data analysts, developers, linguistic experts, data scientists and engineers and basically anyone with a keen interest in linguistics, analytics and generating insights from textual data.

Specificaties

Betrokkenen

Auteur(s):
Uitgeverij:

Inhoud

Aantal bladzijden:
674
Taal:
Engels

Eigenschappen

Productcode (EAN):
9781484243534
Verschijningsdatum:
22/05/2019
Uitvoering:
Paperback
Formaat:
Trade paperback (VS)
Afmetingen:
178 mm x 254 mm
Gewicht:
1192 g
Standaard Boekhandel

Alleen bij Standaard Boekhandel

+ 131 punten op je klantenkaart van Standaard Boekhandel
E-BOOK ACTIE

Tot meer dan 50% korting

op een selectie e-books
E-BOOK ACTIE
E-book kortingen
Standaard Boekhandel

Beoordelingen

We publiceren alleen reviews die voldoen aan de voorwaarden voor reviews. Bekijk onze voorwaarden voor reviews.